Tìm Hiểu Thuật Toán Tiktok Mà Không Phải Ai Cũng Biết

Tìm hiểu về thuật toán Tiktok bạn sẽ học hỏi được vô số kiến thức mới và thú vị về công nghệ trí tuệ nhân tạo hiện nay. Tiktok được chạy trên 2  nền tảng công nghệ hiện đại là công nghệ xử lý máy tính tự nhiên NLP và và thị giác máy tính. Trong đó, có một toán quan trọng khác mà người làm truyền thông cần đặc biệt lưu ý là thuật toán phân phối của Tiktok.

Thuật toán Tiktok phân phối

Cơ chế của thuận toán phân phối này được diễn ra như sau: Sau khi video của bạn được đăng tải, Tiktok sẽ gửi đến 100-500 tài khoản khác để đánh giá về mức độ tương tác và chú ý của video. Sau đó, nó sẽ đưa vào cơ chế chấm điểm đánh giá theo từng cấp độ. Ví dụ như tỷ lệ xem lại, tỷ lệ xem hết video, tỷ lệ chia sẻ, tỷ lệ nhận xét, bình luận… Nếu video đăng tải đạt điểm chấm và được xếp thứ hạng cao thì bạn sẽ được đề xuất chia sẻ và phân phối với số lượng cao hơn ở các video tiếp theo.

Nhưng nếu video của bạn không đạt đủ điểm ở những lần chấm đầu tiên thì sao, thì gần như Tiktok sẽ không áp dụng tiếp cơ chế này cho các video đăng tải của bạn và kênh của bạn sẽ rất khó để có thể tiếp cận nội dung tới người xem. Cũng nhờ cơ chế này mà khả năng lên được xu hướng của những video có tính tương tác hoặc hợp khẩu vị của người xem là rất lớn. Tuy nhiên, yêu cầu về tính sáng tạo và mới mẻ của video sau sẽ ngày cần cao hơn nếu không mức độ duy trì hiển thị của kênh sẽ ngày một thấp đi nhanh chóng.

Thuật Toán Tiktok: Xử lý ngôn ngữ tự nhiên NLP

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là khả năng của một chương trình máy tính để hiểu ngôn ngữ của con người khi nó được nói và viết — được gọi là ngôn ngữ tự nhiên. Nó là một thành phần của trí tuệ nhân tạo (AI). NLP đã tồn tại hơn 50 năm và bắt nguồn từ lĩnh vực ngôn ngữ học. Nó có nhiều ứng dụng trong thế giới thực trong một số lĩnh vực, bao gồm nghiên cứu y tế, công cụ tìm kiếm và kinh doanh thông minh.

NLP cho phép máy tính hiểu ngôn ngữ tự nhiên như con người. Cho dù ngôn ngữ được nói hay viết, quá trình xử lý ngôn ngữ tự nhiên sử dụng trí thông minh nhân tạo để nhận đầu vào trong thế giới thực, xử lý và hiểu ý nghĩa của nó theo cách mà máy tính có thể hiểu được. Giống như con người có các cảm nhận khác nhau — chẳng hạn như tai để nghe và mắt để nhìn — máy tính có chương trình để đọc và micrô để thu âm thanh. Và giống như con người có bộ não để xử lý đầu vào đó, máy tính có một chương trình để xử lý đầu vào tương ứng của chúng. Tại một số thời điểm trong quá trình xử lý, đầu vào được chuyển đổi thành mã mà máy tính có thể hiểu được.

Có hai giai đoạn chính để xử lý ngôn ngữ tự nhiên: tiền xử lý dữ liệu và phát triển thuật toán. Tiền xử lý dữ liệu liên quan đến việc chuẩn bị và “làm sạch” dữ liệu văn bản để máy có thể phân tích dữ liệu đó. quá trình tiền xử lý đặt dữ liệu ở dạng có thể sử dụng được và làm nổi bật các tính năng trong văn bản mà thuật toán có thể sử dụng được. Có một số cách có thể được thực hiện, bao gồm:

• Token hóa.Đây là lúc văn bản được chia thành các đơn vị nhỏ hơn để làm việc.
• Dừng xóa từ.Đây là khi các từ phổ biến bị xóa khỏi văn bản để các từ duy nhất cung cấp nhiều thông tin nhất về văn bản vẫn còn.
• Từ vựng và từ gốc. Đây là khi các từ được rút gọn về dạng gốc để xử lý.
• Gắn thẻ một phần của bài phát biểu. Đây là khi các từ được đánh dấu dựa trên phần của bài phát biểu – chẳng hạn như danh từ, động từ và tính từ.

Khi dữ liệu đã được xử lý trước, một thuật toán được phát triển để xử lý nó. Có nhiều thuật toán xử lý ngôn ngữ tự nhiên khác nhau, nhưng có hai loại chính thường được sử dụng:

• Hệ thống dựa trên quy tắc.Hệ thống này sử dụng các quy tắc ngôn ngữ được thiết kế cẩn thận. Cách tiếp cận này đã được sử dụng từ rất sớm trong quá trình phát triển xử lý ngôn ngữ tự nhiên và vẫn được sử dụng.
• Hệ thống dựa trên máy học. Các thuật toán học máy sử dụng các phương pháp thống kê. Chúng học cách thực hiện các tác vụ dựa trên dữ liệu đào tạo mà chúng được cung cấp và điều chỉnh phương pháp của chúng khi có nhiều dữ liệu hơn được xử lý. Sử dụng kết hợp học máy, học sâu và mạng lưới thuật toán, các thuật toán xử lý ngôn ngữ tự nhiên trau dồi các quy tắc của riêng chúng thông qua quá trình xử lý và học tập lặp đi lặp lại.

Phương pháp phân tích kỹ thuật sử dụng trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên NLP

Phân tích cú pháp và ngữ nghĩa là hai kỹ thuật chính được sử dụng với xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

Cú pháp là sự sắp xếp các từ trong một câu để tạo nghĩa ngữ pháp. NLP sử dụng cú pháp để đánh giá ý nghĩa từ một ngôn ngữ dựa trên các quy tắc ngữ pháp. Các kỹ thuật cú pháp bao gồm:

• Phân tích cú pháp.Đây là phân tích ngữ pháp của một câu.
• Phân đoạn từ. Đây là hành động lấy một chuỗi văn bản và lấy các dạng từ từ nó. Thuật toán sẽ có thể phân tích trang và nhận ra rằng các từ được chia bằng khoảng trắng.
• Phá án.Điều này đặt ranh giới câu trong văn bản lớn. Thuật toán có thể nhận ra khoảng thời gian phân tách các câu bằng cách ngắt câu.
• Phân đoạn hình thái.Điều này chia các từ thành các phần nhỏ hơn được gọi là hình vị. Điều này đặc biệt hữu ích trong dịch máy và nhận dạng giọng nói.
• Nhét đầy.Điều này chia các từ có biến tố trong chúng thành các dạng gốc. Ví dụ: Thuật toán có thể thấy rằng về cơ bản chúng là cùng một từ mặc dù các chữ cái khác nhau.

Ngữ nghĩa liên quan đến việc sử dụng và ý nghĩa đằng sau các từ. Xử lý ngôn ngữ tự nhiên áp dụng các thuật toán để hiểu ý nghĩa và cấu trúc của câu. Các kỹ thuật ngữ nghĩa bao gồm:

• Định hướng nghĩa của từ. Điều này bắt nguồn ý nghĩa của một từ dựa trên ngữ cảnh. Ví dụ: Xét câu “Con lợn ở trong chuồng”. Từ “chuồng” có ý nghĩa khác nhau. Một thuật toán sử dụng phương pháp này có thể hiểu rằng cách dùng từ chuồng ở đây là nói đến khu vực có rào chắn chứ không phải trạng thái “ở trần, không có quần áo”.
• Nhận dạng thực thể được đặt tên.Điều này xác định các từ có thể được phân loại thành các nhóm. Ví dụ: trong câu “Con trai của Daniel McDonald’s đã đến McDonald’s và gọi một Bữa ăn vui vẻ”, thuật toán có thể nhận ra hai trường hợp của “McDonald’s” là hai thực thể riêng biệt — một nhà hàng và một thực thể là một người.

Các phương pháp xử lý ngôn ngữ tự nhiên hiện tại dựa trên học sâu, một loại AI kiểm tra và sử dụng các mẫu trong dữ liệu để cải thiện khả năng hiểu của chương trình. Các mô hình học sâu yêu cầu một lượng lớn dữ liệu được gắn nhãn để thuật toán xử lý ngôn ngữ tự nhiên đào tạo và xác định các mối tương quan có liên quan và việc tập hợp loại tập dữ liệu lớn này là một trong những trở ngại chính đối với quá trình xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

Ba công cụ được sử dụng phổ biến để xử lý ngôn ngữ tự nhiên bao gồm Natural Language Toolkit (NLTK), Gensim và Intel natural language processing Architect. NLTK là một mô-đun Python mã nguồn mở với các bộ dữ liệu và hướng dẫn. Gensim là một thư viện Python để tạo mô hình chủ đề và lập chỉ mục tài liệu. Intel NLP Architect là một thư viện Python khác dành cho các kỹ thuật và cấu trúc liên kết học sâu.

Ứng dụng và lịch sử phát triển của công nghệ thị giác máy tính

Thị giác máy tính là một môn học khoa học liên quan đến lý thuyết các hệ thống nhân tạo có trích xuất thông tin từ các hình ảnh. Các phương pháp xử lý kỹ thuật hình ảnh bao gồm: thu thập thu nhận, xủ lý ảnh kỹ thuật số, phân tích và nhận dạng hình ảnh. Dữ liệu hình ảnh có thể nhiều dạng, chẳng hạn như chuỗi video, các cảnh từ đa camera, hay dữ liệu đa chiều từ máy quét y học. Các lĩnh vực con của thị giác máy tính bao gồm tái cấu trúc cảnh, dò tìm sự kiện, theo dõi video, nhận diện bố cục đối tượng, học, chỉ mục, đánh giá chuyển động và phục hồi ảnh.

Năm 1966, Seymour Papert và Marvin Minsky, hai nhà tiên phong về trí tuệ nhân tạo, đã khởi động một dự án mang tên “Summer Vision Project“. Để hoàn thành nhiệm vụ, một chương trình máy tính phải có khả năng xác định pixel nào thuộc về đối tượng nào. Đối với máy tính, thế giới chỉ bao gồm các con số, đó là một nhiệm vụ đầy thách thức. Vào thời điểm của dự án này, phân nhánh thống trị chủ lực của trí tuệ nhân tạo là symbollic AI, còn được gọi là AI dựa trên quy tắc (rule-based AI):

Các lập trình viên tự chỉ định các quy tắc để phát hiện các đối tượng trong hình ảnh. Nhưng vấn đề là các vật thể trong ảnh có thể xuất hiện từ các góc khác nhau và trong nhiều điều kiện ánh sáng khác nhau. Đối tượng có thể xuất hiện trên một loạt các nền khác nhau hoặc bị các đối tượng khác che khuất một phần. Do vậy, dự án được xem là đã không gặt hái được nhiều thành công.

Vào những năm 1980s, nhà khoa học máy tính người Pháp Yan LeCun đã giới thiệu mạng thần kinh tích chập (convolutional neural network, CNN), một hệ thống AI lấy cảm hứng từ neocognitron của Fukushima. Một CNN bao gồm nhiều lớp tế bào thần kinh nhân tạo, các thành phần toán học mô phỏng gần giống hoạt động của các phiên bản sinh học của chúng.

Khi một CNN xử lý một hình ảnh, mỗi lớp của nó sẽ trích xuất các đặc trưng cụ thể từ các pixel. Lớp đầu tiên phát hiện những thứ rất cơ bản, chẳng hạn như các cạnh dọc và ngang. Khi bạn di chuyển sâu hơn vào mạng thần kinh, các lớp sẽ phát hiện các đặc trưng phức tạp hơn, bao gồm các góc và hình dạng. Các lớp cuối cùng của CNN phát hiện những thứ cụ thể như khuôn mặt, cánh cửa và xe hơi. Lớp đầu ra của CNN cung cấp một bảng các giá trị số biểu thị xác suất mà một đối tượng cụ thể được phát hiện trong ảnh.

Một lĩnh vực đã đạt được tiến bộ rõ rệt nhờ những tiến bộ trong thị giác máy tính là nhận diện khuôn mặt. Apple sử dụng thuật toán nhận dạng khuôn mặt để mở khóa iPhone. Facebook sử dụng nhận dạng khuôn mặt để phát hiện người dùng trong ảnh bạn đăng lên mạng. Ngoài ra, công nghệ này cũng đang mở ra kỷ nguyên giải trí thế giới ảo cho con người trong tương lai.

Như vậy, có thể nói tiktok là sản phẩm công nghệ giải trí tích hợp 2 ứng dụng công nghệ lớn nhất và hiện đại nhất hiện nay.  Và cũng không ngoại trừ khả năng về việc sẽ có những sản phẩm công nghệ giải trí mới hiện đại hơn sẽ xuất hiện trong tương lai và có ảnh hưởng vượt qua tốc độ tăng trưởng nóng như hiện nay của Tiktok.

Phần mềm marketing lấy sđt khách hàng của đối thủ trên Facebook

Bạn đang tìm kiếm cách để thành công trên nền tảng TikTok? Bạn muốn tìm hiểu cách để tăng tương tác và số lượng người theo dõi trên TikTok? Nếu câu trả lời là “Có”, thì hãy đến với King Marketing – nơi cung cấp các khoá học TikTok chất lượng cao để giúp bạn tăng tương tác và tăng số lượng người theo dõi trên nền tảng TikTok.

Với các khoá học TikTok của King Marketing, bạn sẽ học được cách tạo nội dung hấp dẫn và độc đáo để thu hút sự chú ý của người dùng TikTok. Chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách sử dụng các công cụ TikTok để tối đa hóa tiềm năng của nền tảng này. Với các bài giảng thực tế và các phương pháp tốt nhất được chứng minh, bạn sẽ có đủ kiến thức để thành công trên TikTok.

Tại King Marketing, chúng tôi cam kết mang đến cho bạn trải nghiệm học tập tốt nhất. Chúng tôi luôn sẵn sàng hỗ trợ bạn trong suốt quá trình học tập và giải đáp mọi thắc mắc của bạn.

Với một khoản đầu tư nhỏ vào khoá học TikTok của King Marketing, bạn sẽ có thể tăng số lượng người theo dõi và tương tác của mình trên nền tảng TikTok. Hãy truy cập trang web của chúng tôi ngay hôm nay để biết thêm thông tin chi tiết về các khoá học TikTok của chúng tôi và đăng ký ngay hôm nay để trở thành một chuyên gia TikTok.

Xem thêm: Khóa học về bán hàng trên TikTok shop